多线程上锁python

多线程上锁python相关知识

• Python线程锁的实现

  Python 线程锁的实现Lock 的实现锁只有两种状态，锁定或者未锁定Lock = _allocate_lock _allocate_lock = thread.allocate_lockthread.allocate_lock 是用C代码实现的，代码位置 Python/thread_pthread.h假设我们的系统支持 POSIX semaphores首先看下 sem_init 的原型#include <semaphore.h>int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);pshared决定了这个信号量是在进程中共享还是在线程中共享。pshared 为 非零值，那么不同进程中都可以共享pshared 为 零值，那么在当前进程的线程中共享。https://svn.python.org/projects/python/trunk/Python/thread_pthread.hPyThread_type_lockPyThrea
• Python 线程、线程通信、多线程

  这是一篇学习Python 线程相关的内容，记录一下以备复习和开发使用，技术有限，如有问题欢迎指出，多谢。一.GIL 全局解释器锁(cpython)1.为什么会有这个锁：为了线程安全，减少python使用者的上手难度GIL 使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码，无法隐射到多个cpu，多核上执行。2.特殊情况下会释放GIL：达到特定字节码行数、到底特定数目时间片、IO操作（主动）二：并发和并行的区别并发：描述程序的组织结构，指程序要被设计成多个可独立执行的子任务并行：描述程序的执行状态，指多任务需要同时执行三：守护线程&线程阻塞守护线程：thread.setDaemon(true)，当主程序退出的时候让子程序也一并退出子线程阻塞：thread.join()，当子程序都结束后主程序再退出四：多线程的写法实例化Threading，调用Threading的方法去进行多线程编程写子类继承Theading，重写相应的方法说明：当程序简单时可使用实例化方法，当程序较复杂的时候，实现逻辑较多，第二种方法
• 多线程之锁(五)

  并发编程中最常出现的情形就是多个线程共享一个资源，这些共享的资源很可能导致错误或者数据不一致的情形，需要想办法来解决这种问题。锁临界区(critical section)：最多只能有一个线程执行的代码块来访问某些共享资源。一般锁能够防止多个线程同时访问某些资源，但是有些锁可以允许多个线程并发的读取共享资源，比如读写锁。两个基本的锁机制：synchronized关键字，之前也提到过Lock接口锁的注意事项锁是最常用的同步方法之一。但是在高并发情况下锁的竞争会导致程序的性能下降。为了降低这种副作用，这里有一些使用锁的建议。减少锁的持有时间。减小锁的粒度，即缩小锁作用的对象范围。锁分离，如读多写少的场合，可以使用读写锁。其余需要使用独占锁的时候，尝试根据功能，分离锁。锁粗化：这个和减少锁的持有时间相反，根据具体场景来衡量，假如某个线程不断的请求，同步和释放锁，也会浪费性能，根据实际情况进行权衡。在学习或者使用Java的过程中进程会遇到各种各样的锁的概念：公平锁、非公平锁、自旋锁、可重入锁、偏向锁、轻量级锁、重量级
• Java多线程编程 — 锁优化

  阅读目录一、尽量不要锁住方法二、缩小同步代码块，只锁数据三、锁中尽量不要再包含锁四、将锁私有化，在内部管理锁五、进行适当的锁分解正文并发环境下进行编程时，需要使用锁机制来同步多线程间的操作，保证共享资源的互斥访问。加锁会带来性能上的损坏，似乎是众所周知的事情。然而，加锁本身不会带来多少的性能消耗，性能主要是在线程的获取锁的过程。如果只有一个线程竞争锁，此时并不存在多线程竞争的情况，那么JVM会进行优化，那么这时加锁带来的性能消耗基本可以忽略。因此，规范加锁的操作，优化锁的使用方法，避免不必要的线程竞争，不仅可以提高程序性能，也能避免不规范加锁可能造成线程死锁问题，提高程序健壮性。下面阐述几种锁优化的思路。一、尽量不要锁住方法在普通成员函数上加锁时，线程获得的是该方法所在对象的对象锁。此时整个对象都会被锁住。这也意味着，如果这个对象提供的多个同步方法是针对不同业务的，那么由于整个对象被锁住，一个业务业务在处理时，其他不相关的业务线程也必须wait。下面的例子展示了这种情况：LockMethod类包含两个同步方

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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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多线程上锁python相关教程

• 3. 什么是线程死锁 定义：死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中，因争夺资源而造成的互相等待的现象，在无外力作用的情况下，这些线程会一直相互等待而无法继续运行下去。如上图所示死锁状态，线程 A 己经持有了资源 2，它同时还想申请资源 1，可是此时线程 B 已经持有了资源 1 ，线程 A 只能等待。反观线程 B 持有了资源 1 ，它同时还想申请资源 2，但是资源 2 已经被线程 A 持有，线程 B 只能等待。所以线程 A 和线程 B 就因为相互等待对方已经持有的资源，而进入了死锁状态。
• 6. 独占锁与共享锁 分类：根据锁只能被单个线程持有还是能被多个线程共同持有，锁可以分为独占锁和共享锁。独占锁：保证任何时候都只有一个线程能得到锁，ReentrantLock 就是以独占锁方式实现的。共享锁：则可以同时由多个线程持有，例如 ReadWriteLock 读写锁，它允许一个资源可以被多线程同时进行读操作。独占锁是一种悲观锁，由于每次访问资源都先加上互斥锁，这限制了并发性，因为读操作并不会影响数据的一致性，而独占锁只允许在同一时间由一个线程读取数据，其他线程必须等待当前线程释放锁才能进行读取。共享锁则是一种乐观锁，它放宽了加锁的条件，允许多个线程同时进行读操作。
• 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲，线程可以让程序同时执行多项操作。比如：读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心，CPU的一个核好比一个普通人，一个普通人只能干一件事，多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项：在MRI（Matz 的 Ruby 解释器）中，这是运行 Ruby 应用程序的默认方式，只有在运行 I/O 绑定的应用程序时，您才能从线程中受益。由于存在 GIL（Global Interpreter Lock，是由编程语言解释器线程持有的互斥锁，以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。），因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用，即使在多核处理器上运行，使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程，您可以按需创建更多线程。
• 3. Go语言进程锁 在之前介绍 map 的小节中提到过线程不安全的 map 。之所以线程不安全是因为其内部实现机制中无法同时读写，若有两个 goroutine 一个在读取 map 中的值，而另一个在更新 map 中的值，就会导致程序崩溃。代码示例：package mainimport ( "fmt" "time")func main() { m := map[string]int{"A": 1, "B": 2, "C": 3, "D": 1, "E": 2, "F": 3} //创建100个goroutine对map进行读写 for i := 0; i < 100; i++ { go func() { for v := range m { m[v] = 100 } }() } time.Sleep(time.Second) fmt.Println(m)}执行上述代码有时会输出正确结果：但更多的时候会输出读写冲突的错误：这个就是线程不安全的 map 不建议使用的原因，除了直接使用线程安全的 map 之外，还可以为这些 goruntine 加上锁，使其无法同时对 map 进行读写操作，这样也可以保障各线程的安全。代码示例：package mainimport ( "fmt" "sync" "time")func main() { var lock sync.Mutex//定义一个锁变量 m := map[string]int{"A": 1, "B": 2, "C": 3, "D": 1, "E": 2, "F": 3} for i := 0; i < 100; i++ { go func() { lock.Lock()//在读取map前锁定这个锁，使其它线程访问这个锁要阻塞 for v := range m { m[v] = 100 } lock.Unlock()//在读取map前释放这个锁 }() } time.Sleep(time.Second) fmt.Println(m)}加了锁之后，你就会发现无论执行几次，执行结果都是正确的。
• 7. 自旋锁 由于 Java 中的线程是与操作系统中的线程相互对应的，所以当一个线程在获取锁（比如独占锁）失败后，会被切换到内核状态而被挂起。当该线程获取到锁时又需要将其切换到内核状态而唤醒该线程。而从用户状态切换到内核状态的开销是比较大的，在一定程度上会影响并发性能。自旋锁：自旋锁则是当前线程在获取锁时，如果发现锁已经被其他线程占有，它不马上阻塞自己，在不放弃 CPU 使用权的情况下，多次尝试获取（默认次数是 10，可以使用－XX:PreBlockSpinsh 参数设置该值）。很有可能在后面几次尝试中其他线程己经释放了锁。如果尝试指定的次数后仍没有获取到锁则当前线程才会被阻塞挂起。由此看来自旋锁是使用 CPU 时间换取线程阻塞与调度的开销，但是很有可能这些 CPU 时间白白浪费了。
• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。

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